[3일차] HR 애널리틱스 핵심 KPI 6가지 정리
이제 HR 데이터가 어디서 오고, 어떻게 수집되는지를 이해했다면, 다음은 이 데이터를 어떻게 분석하고 해석할 수 있는지를 고민해볼 차례이다. 오늘은 HR 애널리틱스의 기본 개념과 함께, 실제 기업들이 자주 사용하는 핵심 KPI(Key Performance Indicator) 중심으로 분석방향 소개를 해보려고 한다.
HR 애널리틱스(Human Resource Analytics)는 말 그대로 사람과 관련된 데이터를 분석하는 것이다. 하지만 단순히 데이터를 보고 리포트를 만드는 데 그치지 않고, 조직 내 인적 자원의 흐름과 상태를 수치로 파악하고, 미래를 예측하고, 전략적 의사결정에 활용하는 것이 진짜 목적이다.
예를 들어, 단순히 '이직률이 20%다'는 정보는 하나의 숫자일 뿐이지만, '이직률이 높은 부서는 어떤 부서이며, 공통적인 원인은 무엇인가?'를 분석하고, '이를 줄이기 위한 전략은 무엇일까?'까지 나아가는 것이 바로 HR 애널리틱스이다.
HR 애널리틱스의 4단계
일반적으로 HR 분석은 다음과 같은 4단계로 발전한다.
- Descriptive Analytics (기술적 분석)
- 의미: "무슨 일이 일어났는가?"를 분석하는 단계
- 목적: 과거와 현재 상황을 정확히 파악하고 데이터를 요약하는 것
- 방법: 평균, 합계, 비율, 분포 등의 기본 통계 계산
- 예시:
- 작년 이직률은 몇 %였는가?
- 영업부서의 평균 성과점수는 82점이다.
- 남성 대비 여성 직원 비율은 6:4이다.
2. Diagnostic Analytics (진단적 분석)
- 의미: "왜 그런 일이 일어났는가?"를 분석하는 단계
- 목적: 현상의 원인을 파악하여 문제점 진단
- 방법: 상관관계 분석, 회귀분석, 인과관계 분석, 드릴다운 분석
- 예시:
- 어떤 직급이나 부서에서 이직률이 높았는가?
- IT부서의 이직률이 높은 이유는 업계 평균보다 15% 낮은 연봉 때문이다.
- 근태점수와 성과점수 간에는 0.75의 양의 상관관계가 있다.
3. Predictive Analytics (예측적 분석)
- 의미: "앞으로 무슨 일이 일어날 것인가?"를 예측하는 단계
- 목적: 미래 상황을 예측하여 선제적 대응 방안 마련
- 방법: 기계학습, 예측 모델링, 시계열 분석, 확률 모델
- 예시:
- 이직 가능성이 높은 직원을 예측할 수 있는가?
- 근태점수가 70점 이하이고 연봉이 하위 25%인 직원은 향후 6개월 내 이직할 확률이 85%이다.
- 현재 추세라면 내년 인력 수요는 현재보다 12% 증가할 것이다.
- 신규 교육 프로그램을 도입하면 직원 역량 점수가 평균 8% 향상될 것이다.
4. Prescriptive Analytics (처방적 분석)
- 의미: "무엇을 해야 더 나은 결과를 얻을 수 있을까?"를 제시하는 단계
- 목적: 최적의 의사결정 방안 도출 및 실행 전략 수립
- 방법: 최적화 모델, 시뮬레이션, 의사결정 지원 시스템
- 예시:
- 이직률을 낮추기 위해 어떤 정책을 도입할 수 있을까?
- 핵심 인재 유지를 위해 연봉 인상보다 유연근무제 도입이 더 효과적이다.
- IT 부서 이직률을 5% 낮추려면 성과급 15% 인상과 주 1회 재택근무 허용이 최적의 조합이다.
- 신입사원 온보딩 기간을 4주에서 6주로 연장하면 1년차 생산성이 22% 향상된다.
주요 HR KPI와 분석 방향
그렇다면 어떤 데이터를 중심으로 분석해야 할까? 실무에서 가장 널리 활용되는 HR KPI 지표는 다음과 같다.
- 이직률 (Turnover Rate)
- 조직의 안정성을 보여주는 핵심 지표
- 전체 퇴직자 수 ÷ 평균 재직자 수 × 100
- 부서별, 직급별, 입사 연차별로 비교하면 통찰이 나온다.
2. 근속연수 (Tenure)
- 직원의 평균 재직 기간
- 입사 후 1년 이내 퇴사자가 많다면, 채용이나 온보딩에 문제가 있을 수 있다.
3. 채용 전환율 (Offer Acceptance Rate)
- 채용 제안을 받은 사람 중 실제 입사한 비율
- 기업의 브랜드, 조건, 면접 경험이 영향이 있다.
4. 성과 평가 점수 분포 (Performance Rating)
- 상위/하위 성과자 비율을 보면 성과 관리의 균형을 확인
- 특정 부서에서만 낮은 점수가 몰려 있다면 관리 이슈일 수도 있다.
5.. 교육 이수율 & 효과성 (Training Completion Rate & Effectiveness)
- 얼마나 많은 직원이 교육을 이수했고, 실제 성과로 연결되었는지 분석할 수 있다.
- 성과점수와 교육 이수 횟수 간의 관계를 분석하는 것도 한 방법
6. 근태 점수 (Attendance Score)
- 출퇴근 기록을 기반으로 계산된 점수
- 이 점수와 성과의 상관관계를 파악하면, 책임감 있는 인재상에 대한 기준을 세울 수 있다.
가상의 데이터로도 충분히 분석 가능하다
실제 데이터를 직접 다루기 어렵다면, 가상의 시나리오를 만들어 분석 연습을 해보는 것도 좋은 방법이다. 예를 들어 최근 내가 만든 가상의 HR 데이터셋에는 직원의 입사일, 직급, 근태점수, 교육이수횟수, 성과점수, 이직여부 등의 정보가 담겨 있다.
이 데이터를 활용해 아래와 같은 분석을 시도할 수 있다.
- 어떤 부서의 이직률이 가장 높은가?
- 근태점수가 낮은 직원일수록 성과도 낮은가?
- 교육을 많이 받은 직원이 성과도 높은가?
이런 분석을 통해 실전 감각을 키울 수 있고, 포트폴리오로 정리해두면 취업 면접에서도 강한 인상을 줄 수 있을 것이다.
마치며
HR 애널리틱스는 단순히 보고서를 만드는 일이 아니라, 내가 앞으로 쌓아가야 할 핵심 역량이다. 수치로 표현된 KPI를 통해 조직의 흐름을 이해하고, 데이터를 바탕으로 문제를 진단하고 해석하는 이 연습들이 결국 나를 실무에 강한 분석가로 성장시킬 거라 믿는다.
지금은 가상의 HR 데이터를 직접 만들어, 이직률과 성과점수 간의 관계를 분석해보는 프로젝트를 진행 중이다. 완성되면 하나의 결과물로 정리해, 나만의 프로젝트 카테고리에 따로 정리해둘 계획이다. 이런 작은 시도들이 쌓여 결국 내 분석 역량의 기반이 되어줄 거라 생각한다.